Hydrogen from food waste: Energy potential, economic feasibility, and environmental impact for sustainable valorization
Notice bibliographique
Résumé
Globally, inefficient management of municipal solid waste, composed primarily of food waste poses concern for human and environmental well-being. Food waste can be converted into hydrogen gas, which can be utilized to generate power without emitting any harmful pollutants. This solution would also help with the issue of disposing of food waste. The conversion of food waste into hydrogen is a practical energy source with potential financial benefits. This study explores the transformative potential of converting food waste into renewable energy through hydrogen production, focusing on Bangladesh from 2023 to 2042. Notably, the study forecasts a surge in food waste from 23 million tons in 2023–110 million tons by 2042. By 2042, food waste is expected to generate 2480 MW of power, a rise from 489 MW in 2023. Based on the results of the economic study, the food waste into hydrogen via gasification project is financially viable in all of Bangladesh's main cities. Metrics such as internal rate of return, payback period, levelized cost of energy, net present value, and total life cycle cost were used to assess economic viability. The hydrogen production cost, payback period, and internal rate of return are 2.05 $/kg, 11 years and 14% respectively. It was discovered that using the available electricity from hydrogen gas may displace 1428 M liters of diesel fuel combustion. The quantity of diesel fuel saved can cut carbon dioxide emissions by 3.85 million tons. It was also found that using hydrogen as a source of energy generation has an attractive ecological efficiency of 99.98%. This research provides novel and pertinent data for investors contemplating gasification-based energy projects in Bangladesh. It pioneers a path toward eco-friendly waste management, reduced greenhouse gas emissions, and the adoption of sustainable energy solutions for the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».